Interfaz

Un registro de la conversación entre el usuario y la IA, al que se puede hacer referencia para mantener la continuidad.

Una serie de interacciones entre un usuario y el asistente de IA, que normalmente implican múltiples tareas relacionadas. El asistente de IA utiliza el contexto de los intercambios anteriores para mantener la coherencia y responder de forma adecuada a medida que avanza la conversación. Durante un chat, el usuario puede solicitar al asistente que complete varias tareas, como planificar un itinerario o buscar restaurantes, todas dentro del mismo contexto temático.

La salida generada por el Asistente de IA y devuelta al usuario. Las respuestas se adaptan a la especificidad o generalidad de la solicitud del usuario, lo que garantiza un resultado relevante y preciso.

Una acción realizada por el Asistente de IA en función de la solicitud del usuario. Las tareas consisten en un aviso proporcionado por el usuario y la respuesta correspondiente de la IA. Las tareas pueden incluir una sola acción, como recuperar información, o una serie de acciones coordinadas por el asistente de inteligencia artificial.

Una respuesta no verbal proporcionada por el Asistente de IA, que incluye la visualización de datos, gráficos, imágenes u otros elementos visuales. La respuesta visual se utiliza a menudo para complementar las respuestas verbales o textuales, lo que ayuda a los usuarios a comprender mejor la información compleja.

La cantidad de información de una conversación que el Asistente de IA puede retener en un momento dado. El tamaño de la ventana contextual varía en función del diseño y las capacidades de la IA. En muchos sistemas de IA, la ventana de contexto se mide en fichas, que determinan a qué parte de la conversación puede hacer referencia la IA de una vez.

La IA compuesta se refiere a un sistema de IA avanzado que combina múltiples modelos, algoritmos o metodologías de IA para crear un sistema más capaz que el que cualquier LLM podría lograr por sí solo. Al igual que un compuesto químico que se forma a partir de diferentes elementos, la IA compuesta integra varias tecnologías de IA (como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y la optimización a nivel de inferencia) para gestionar tareas complejas, como la lógica y la codificación, y ofrecer resultados más sólidos. Este enfoque permite al sistema aprovechar los puntos fuertes de cada componente y, al mismo tiempo, compensar las debilidades individuales de los LLM.

La investigación profunda es un enfoque impulsado por la inteligencia artificial para recopilar, analizar y consolidar cantidades masivas de datos en la web, documentos y otras fuentes para ofrecer un informe completo. La investigación profunda es similar a tener un asistente de investigación o un analista de inteligencia artificial, que utiliza un LLM basado en el razonamiento de la IA para desarrollar y ejecutar un plan de investigación para usted.